Python统计分析基础及实践

第1章 关于数据 1.1 数据大小 1.2 变量类型 1.2.1 定性变量和定量变量 1.2.2 尺度水平 1.2.3 离散型变量和连续型变量 1.3 总结 第2章 整理一维数据 2.1 数据中心指标 2.1.1 平均值 2.1.2 中位数 2.1.3 众数 2.2 数据偏差指标 2.2.1 方差和标准差 2.2.2 极差和四分位差 2.2.3 数据指标汇总 2.3 数据归一化 2.3.1 标准化 2.3.2 偏差值 2.4 一维数据的可视化 2.4.1 频数分布表 2.4.2 直方图 2.4.3 箱线图 第3章 整理二维数据 3.1 两个数据的关系指标 3.1.1 协方差 3.1.2 相关系数 3.2 二维数据的可视化 3.2.1 散点图 3.2.2 回归直线 3.2.3 热图 3.3 Anscombe的实例分析 第4章 推断统计基础 4.1 总体与样本 4.2 概率模型 4.2.1 概率基础 4.2.2 概率分布 4.3 推断统计中的概率 4.4 后面要学习的内容 第5章 离散型随机变量 5.1 一维离散型随机变量 5.1.1 一维离散型随机变量的定义 5.1.2 一维离散型随机变量的数值指标 5.2 二维离散型随机变量 5.2.1 二维离散型随机变量的定义 5.2.2 二维离散型随机变量的数值指标 第6章 常见的离散型概率分布 6.1 伯努利分布 6.2 二项分布 6.3 几何分布